GÖRÜNTÜ İŞLEME, TEKNOLOJİLER VE UYGULAMALARI

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "GÖRÜNTÜ İŞLEME, TEKNOLOJİLER VE UYGULAMALARI"

Transkript

1 GÖRÜNTÜ İŞLEME, TEKNOLOJİLER VE UYGULAMALARI Mehmet Karakoç Ege Üniversitesi - Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı AB 12 - ŞUBAT /02/2012 1

2 İÇERİK (1. Bölüm) 1. GİRİŞ 1.1. Literatür Taramaları 2. GÖRÜNTÜ İŞLEME 2.1. Görüntü 2.2. Görüntü Yakalama 2.3. Sayısal Görüntü 2.4. Sayısal Görüntü Nitelikleri 2.5. Görüntü İşleme Adımları 2.6. Görüntü İşlemede Kullanılan Temel Yöntemler 2.7. Görüntü İşleme Teknikleri 2.8. Görüntü İşleme Algoritmaları: Bir Sınıflandırma 2.9. Görüntü ve Görüntü İşleme: Görüntü İşlemenin Temelleri Görüntü İşleme Uygulama Alanları ve Görüntü İşleme ile Neler Yapılabilir? Görüntü Formatları 03/02/2012 2

3 İÇERİK (2. Bölüm) Masaüstü Tabanlı Uygulamalar Görüntü İşleme ve İnternet Masaüstü Uygulamalarına Alternatifler - I Online Resim Düzenleme ve Görüntü İşleme Araçları ile Neler Yapılabilir? Masaüstü Uygulamalarına Alternatifler - II Web de Görüntü İşlemenin Kapsamı ve Uygulama Alanları Görüntü İşleme ile İnternet Üzerinde Yapılabilecek Çalışmalar (Örnek Uygulamalar + Örnek Videolar): (Demolar + Çalışmalar) Masaüstünde veya İnternet Üzerinde Görüntü İşleme Web de Görüntü İşleme Görüntü İşleme için Hazır Arayüzler ve Bir Görüntü Nasıl İşlenir? Görüntü İşleme Araçları, Ortamlar ve Teknolojiler Neden Görüntü İşleme ve Neden İnternet Üzerinde? 03/02/2012 3

4 İÇERİK (3. Bölüm) İleri Görüntü İşleme Teknikleri - Görüntü Eşleme: Şablon Eşleme Şablon Eşleme Nedir? Kullanım Örnekleri Şablon Eşleme Uygulama Alanları ve Yapılabilecek Çalışmalar Örnekler İlave Literatür Ek Olarak Seminer Kapsamında Tartışılacak Konular!! Seminer Sonu Projesi Sonuçlar 03/02/2012 4

5 Seminer: I. Bölüm 03/02/2012 5

6 Görüntü İşleme (Image Processing) Görüntüİşleme (Gİ), girişin bir görüntü olduğu sinyal işleme formudur. [Wikipedia] Bir görüntü < Bir sinyal Sinyal İşleme > Görüntü İşleme Görüntü: Herhangi bir sahne ya da nesne olmak zorunda değildir. Fotoğraflar ya da video görüntüleri (frame) Bilgisayar ortamında manüel ya da otomatik olarak yaratılan görüntüler de olabilir. Bilgisayar ortamında üretilmiş gerçekçi görüntüler (Realistic computer generated images): Bilgisayar Grafikleri (Computer Graphics) Çıkış: Bir görüntü olmak zorunda değildir. Görüntüye ilişkin özellik kümesi ya da parametreler Görüntü işlemenin hedefi sıklıkla öznitelik çıkarımıdır (feature extraction). 03/02/2012 6

7 Görüntü İşlemede Zorluklar Görüntü sinyali pek çok durumda gürültüden etkilenebilir: Objektif bozulmaları (Lens distortions) Işıklandırma durumları (Lighting conditions) Sensör termal gürültü (Sensor thermal noise) Hareket bulanıklığı (Motion blur) Sıkıştırma problemleri (Compression artifacts)... 03/02/2012 7

8 1. Giriş - I Görüntü işleme hangi konularda uygulama alanı bulabilmektedir? Yapay Sinir Ağları Dalgacık Dönüşümü Markov Rasgele Alan Süzgeçleri İteratif Hücresel Resim İşleme Algoritması Yönlendirme Süzgeçleri Genetik Algoritma Görüntü İletimi Bulanık Mantık 03/02/2012 8

9 1. Giriş - II Görüntü işleme hangi alanlarda kullanılmaktadır? Askeri Endüstri (denizaltı sonic dalga taramaları), sualtı görüntüleme Güvenlik, kriminal laboratuarlar Tıp Tümör, damar gibi yapıların belirginleştirilmesi, Tomografi, Ultrason Robotik, trafik, astronomi, radar, gazete ve fotoğraf endüstrisi uygulamaları Hayvancılık (sığır eti kalite tayini), petrol arama Fizik, sanat, biyomedikal alanları Uzaktan algılama uygulamaları Uydu görüntüleri üzerinde nüfus yoğunluğu, yerleşim yerleri, çevre kirliliği ve benzeri çevresel şartların tespiti Uydu görüntüleri üzerinde hava gözlem ve tahmin uygulamaları 03/02/2012 9

10 1.1. Literatür Taramaları [1] Haber Videolarının Görüntü İşleme Yöntemleri ile Haberlere Bölütlenmesi [2] Kamera Kullanılarak Görüntü İşleme Yoluyla Gerçek Zamanlı Güvenlik Uygulaması [3] Kamera ile Görüntü İşleme Teknikleriyle Malzeme Tane Büyüklüğü Analizi [4] Görüntü İşleme ile İki Boyutlu Cisimlerden Grafik Modeller için Veri Eldesi 03/02/

11 Haber Videolarının Görüntü İşleme Yöntemleri ile Haberlere Bölütlenmesi (1) Yıldız Teknik Üniversitesi FBE Y.L. Tezi Bilgisayar Müh. A.B.D. Rajab Davudov - Danışman: Yrd. Doç. Dr. Elif Karslıgil Bu çalışmada haber programları şu yapıya göre bölütlendirilmiştir: spikerin haber hakkında bilgi vermesinin ardından habere ait görüntülerin gösterilmesi aynı haberle ilgili başka bir alt konu için veya yeni bir haber ile ilgili açıklama yapmak üzere tekrar spikerin görüntülenmesi spikerin görüldüğü çerçevelerde her kanal için ekranın alt bölümünde, yeri sabit olacak şekilde haber başlığının yer alması Farklı aşamalarda, ardışık sahneler arasında ortak özellikler bulunduğunda bu sahneler birleştirilerek tek sahne hâline getirilmiştir. 03/02/

12 Kamera Kullanılarak Görüntü İşleme Yoluyla Gerçek Zamanlı Güvenlik Uygulaması (2) Haliç Üniversitesi FBE Y.L. Tezi Bilgisayar Müh. A.B.D. Atınç Yılmaz - Danışman: Prof. Dr. Ali Okatan Bu çalışmada hareketin analizi için kullanılan yöntemler şunlardır: Arka Plan Farkı Yöntemleri İstatistiksel Yöntemler Uygulamada görüntüler arasında piksel farkları karşılaştırılarak gerçek zamanlı bir güvenlik uygulaması gerçekleştirilmiştir. 03/02/

13 Kamera ile Görüntü İşleme Teknikleriyle Malzeme Tane Büyüklüğü Analizi (3) Gazi Üniversitesi FBE Y.L. Tezi Makine Müh. A.B.D. Hikmet Bal - Danışman: Prof. Dr. Mehmet Eroğlu Bu tezde işlemler için uygulanan görüntü işleme teknikleri şunlardır: görüntü iyileştirme, filtreleme, yapısal düzenleme, bölümlendirme Sonuçlar: 1. muntazam aydınlatmanın bölümlendirmede görüntü için en etken resim özelliği olması 2. görüntü çözünürlüğünün uygulamaya göre önem taşıması 3. görüntü tanıma işleminde yapısal özelliklerin seçici olması 4. görüntüsü alınan malzemeye uygulanacak örnek hazırlama işlemlerinin belirlenmek istenen özelliklerin doğruluğunu doğrudan etkilemesi 03/02/

14 Yıldız Teknik Üniversitesi FBE Y.L. Tezi Görüntü İşleme ile İki Boyutlu Cisimlerden Grafik Modeller için Veri Eldesi (4) Makine Müh. A.B.D. İmal Usulleri Programı Kerem Asmaz - Danışman: Prof. Dr. Erhan Altan Bu çalışmada iki boyutlu numuneler için şu görüntüler kullanılmıştır: dijital fotoğraf makinesiyle çekilen görüntüler tarayıcıdan elde edilen görüntüler Yöntemin sonuçları: 1. iki boyutlu parçaların tanımlanması 2. sınırların çıkarılması 3. boyut ölçümü 03/02/

15 Görüntüİşleme Örnekleri - I 03/02/

16 I.1: Sahte görüntülerin tespiti (Detecting fake images) Bir görüntüden orijinal görüntünün kenar bilgisini içeren veri çıkarılabilir. 03/02/

17 I.2: Parçalama ve Harmanlama - I (Splicing and Blending) Birden fazla görüntünün tek bir görüntüyü oluşturması Girdi: Birçok görüntü Çıkış: Yeni oluşan tek görüntü Örneğin kuşbakışı ya da geniş bakış açılı (Panoramic) 03/02/

18 I.2: Parçalama ve Harmanlama - II (Splicing and Blending) 03/02/

19 I.3: jet renk haritalama (jet color map) Yaygın olarak kullanılan bir yöntem: Gri seviyeli görüntüleri piksel yoğunluklarını renkli bir tona haritalayarak yeniden sunmak. Yoğunluk: Renk değeri 03/02/

20 I.4: Görüntü Boyutlandırma (Image Resizing) 03/02/ BĐL529, Sayısal Görüntü Đşleme (Digital Image Processing), Yüksek Lisans dersi

21 I.5: Kenar Tespitinin Anjiyogram Örneği (Angiogram Example of Edge Detection) Şekil: Bir damarın kenarının bulunması Applications/Medical_Imaging/artery.html by J.A. Sethian. 03/02/

22 Uygulama Alanları - I Görüntü İşleme Sistemleri ve Uygulamaları Eğlence, iş, ticaret, sanat, mühendislik ve bilim Devasa boyutta görüntü koleksiyonları Görüntü Anlama (Image Understanding) Yüksek seviye sorgulamada, etkili ve verimli görüntü ve video erişimi için düşük seviye öznitelikler yeterli midir? Webi Arama (Searching the Web) İndeksleme Şemaları (Indexing Schemes) Nesne Tanıma (Object Recognition) Şekil İşleme (Shape Processing) Uygunluk (ilişki) geribildirimi (Relevance feedback) Düzgünleştirme ve Gürültü Giderme (Smoothing and Noise Removal) 03/02/

23 Uygulama Alanları - II İçerik Tabanlı Erişim (Content-Based Retrieval) Materyallerin tanınması (The recognition of materials) Görüntü ve Video Veri Tabanları ve Erişim Sistemleri (Image and Video Databases and Retrieval Systems) Videolardaki Sahnelere Erişim (Retrieving Scenes in Videos) Görsel veri modelleme (Visual data modeling) Resimsel bilginin görselleştirilmesi (Visualizing pictorial information) Görsel bilgiye erişim (Delivery of visual information) Görsel Algılama (Visual Perception) Öznitelik Çıkarımı (Feature Extraction) 03/02/

24 Uygulama Alanları - III Veri tabanı indeksleme, görselleştirme, sorgulama, vb. (Database indexing, visualization, querying, etc.) Anlam tabanlı erişim (Semantic-based retrieval) Sıkıştırma - Film Animasyonu (Compression - Movie Animation) Kenar Tespiti ve Sınırlar (Edge Detection and Contours) Video Bölütleme (Video Segmentation) Resmi Yeniden Sunma (Picture Representation) Hareket İzleme (Motion Tracking) Şekil, desen, renk ve konum eşleme (Shape, texture, color, and lay-out matching) 03/02/

25 Görüntüİşleme Örnekleri - II 03/02/

26 II.1: Bir retina resmi ile örnek (Example with a picture of the retina) Şekil: Bir retinayı düzgünleştirmek (Smoothing a retina) 03/02/

27 II.2: Fmin=max kullanarak gürültü giderme örneği Şekil: 25% gürültülü harfler Şekil: Düzgünleştirilen harfler 03/02/

28 II.3: Dorn & Lesselier, /02/

29 II.4: Image Recognition from Sethian, Level Set Methods and Fast Marching Methods, 1996 Ters görüntü problemini (the inverse image problem) sinir ağlarıyla (neural networks) birleştirmek ve görüntü tanımlama ile şekil tanıma işlemlerinin sağlanması Şekil: Farklı durumlarda sayısal karışıklıklar Harfi tanımada ilgili veri tabanındaki karışıklıkları karşılaştırmak gerekir. 03/02/

30 II:5. Stereo Problem Amaç: Bir nesnenin farklı yön ve açılarda çok sayıda görüntüsünü almak ve ardından 3 boyutlu bir modelde yüzeyi yeniden oluşturmak Şekil: Aynı noktanın (M) farklı görünümleri 03/02/

31 Bir resim binlerce kelime değerinde olabilir! Görüntüler ve videolar, görsel bilgi sistemlerinde (visual information systems) ve çoklu ortamda (multimedia) çok önemli bir rol oynamaktadır. 03/02/

32 Çeşitli Resimler 03/02/2012 Google Images 32

33 2. Görüntü İşleme Şekil: Bir görüntü işleme sistem yapısının blok şeması. Şekil: Bir görüntü işleme sistem yapısının blok şeması Görüntü işleme, sinyal işleme kapsamında yer alan ve hızlı gelişen önemli bir alandır. Görüntü işleme, sayısal bir resim hâline getirilmiş olan gerçek yaşamdaki görüntülerin bir giriş resmi olarak işlenerek o resmin özelliklerinin ve görüntüsünün değiştirilmesi sonucunda yeni bir resim oluşturulmasıdır. 03/02/

34 Görüntü İşleme (Image Processing) 03/02/

35 Görüntü İşlemenin Yararları (1) Resimlerin analog ortamlardan sayısal ortamlara geçirilmesi süreci sonrasında yeni oluşan görüntü, bozukluk içerir ve bu durum gürültü (noise) olarak adlandırılır. Aşağıda görüldüğü üzere görüntü işleme bu bozuklukları gidermek için kullanılabilir. Şekil: Sayısal ortama geçirilen gürültülü görüntü (solda) ve gürültü temizleme sonrasında 03/02/2012 gürültüleri giderilmiş gürültüsüz görüntü (sağda) 35

36 Görüntüyü Gürültüden Arındırma (Image Denoising) Image with Salt&Pepper Noise Low Pass Filtered Image Median Filtered Image [1] Tuz ve biber gürültüsü [2] 3 x 3 ortalama maske (averaging mask) ile gürültü indirgeme [3] 3 x 3 ortanca filtre (median filter) ile gürültü indirgeme (Original image courtesy of Mr. Joseph E. Pascente, Lixi, Inc.) 03/02/

37 Görüntü İşleme İnsan gözü, aşağıdaki gri düzeyleri geçişleri arasından yaklaşık 100 tane bölgeyi birbirinden ayırt edebilir. Siyah renk değeri ve beyaz renk değeri ile aradaki tüm gri renk değerleri yoğunluk olarak adlandırılır ve bu geçiş aşağıda verilmiştir. 03/02/

38 Görüntünün Netleştirilmesi Histogram kavramı, görüntünün içerdiği piksel değerlerinin ağırlığını belirten grafiksel bir gösterimdir. Görüntü işlemede histogramlar kullanılarak resim daha belirgin hâle getirilebilir. Daha net bir görüntü için histogramın daha ayrık ve düzgün bir yapıya gelmesi sağlanmalıdır. Bu işleme histogram eşitleme (histogram equalisation) denir. Bu işlem, formülü ile ifade edilir. fonksiyonu yoğunluğu r olan piksel sayısı, N ise toplam piksel sayısıdır. 03/02/

39 Histogram Eşitleme (1) (Histogram Equalization) Sol alttaki şekilde birçok değer içeren dağınık bir piksel dağılımı vardır. Sağ üstteki resim ise histogram eşitleme ile netleştirilen görüntüdür. 03/02/

40 Histogram Eşitleme (2) (Histogram Equalization) Aşağıda histogram eşitleme öncesindeki ve sonrasındaki görüntüler ile histogramları görülmektedir. Şekil: Görüntü işlemede histogram yardımıyla resmin belirginleştirilmesi 03/02/

41 Histogram Eşitleme (3) (Histogram Equalization) Üstte, soldan sağa yukarıdan aşağıya sırasıyla, koyu, düşük kontrast (zıtlık), 03/02/ açık (parlak) ve yüksek kontrast görüntüler yer almaktadır.

42 Görüntü Netleştirme (Image Deblurring) En üstte orijinal görüntü ve aşağısında solda bulanık, sağda ise bulanıklığın giderildiği görüntü. 03/02/

43 Görüntü İşlemenin Yararları (2) Resimler faydalı işler için işlenir. Bir görüntüdeki kan sayısını saymak Zarfların üzerinden Zip-Kodun okunması 03/02/

44 İki Resmi Birleştirmek (Merging Two Images) İki resmi birleştirmek için bir resimdeki seçilen pikseller diğerine kopyalanır. 03/02/

45 Görüntüde Alan Bulma (Finding an Area in an Image) Bir görüntü parçasının diğer görüntüdeki yerinin araştırılması işlemine görüntü eşleme adı verilir. 03/02/2012 Şekil: Görüntü eşleme yöntemlerinden görüntüde alan bulma örneği 45

46 Şablon Tabanlı Yaklaşım (Template Based Approach) 03/02/

47 Matlab Örneği - I [m,n] = size(template); [x,y] = size(image); xfound = 0; yfound = 0; for i=1:(x-m) for j=1:(y-n) difference=0; for k=1:m for t=1:n template_pixel = template(k,t); image_pixel = image(k+i,t+j); difference = difference + abs(image_pixel-template_pixel); end end if (mindifference>difference) mindifference=difference; xfound = i; yfound = j; end end end 03/02/

48 Matlab Örneği - II image template image output Yukarıda soldan sağa sırasıyla, görüntü, şablon görüntü ve sonuç görüntü verilmiştir. Sonuç görüntüde, şablon görüntünün yer aldığı kısım beyaz olarak görüntülenmiştir. 03/02/

49 İki Boyutlu Örnekleme (Sampling in 2D) 03/02/

50 2.1. Görüntü Görüntü, gerçek yaşamdaki üç boyutlu nesnelerden oluşan bir sahnenin basit iki değişkenli bir fonksiyon olarak tanımlanmasıdır. Başka bir deyişle görüntü, üç boyutlu görünümün iki boyut üzerindeki haritası olarak tarif edilebilir. Görüntü oluşumunun resmedilmesi aşağıda verilmiştir. Şekil: Görüntünün gözde oluşumu 03/02/

51 2.1. Görüntü Bir görüntü Tek bir görüntü, örnek veya şablon görüntü Görüntü klasörü ya da görüntü veri tabanı Çizim, el çizimi, taslak ya da görüntü parçası CAD modeli, vb. Bu görüntüler, bilgisayar ortamına aktarılan (gerçek dünya görüntüsü) ya da bilgisayar ortamında hazırlanan görüntüler olabilirler. Bir görüntü, elemanları gerçel değerler olan 3D bir matristir. Matris boyutları, görüntü için genişlik, yükseklik ve kanal sayısı (1-4) değerleridir. Matris değerlerinin tipi (int, float) görüntünün derinliğini (8 bit, 32 bit) ifade eder. Bir görüntü için üst veri ve görsel nitelikler söz konusudur. 03/02/

52 2.2. Görüntü Yakalama Görüntü yakalama, gerçek yaşamdaki bir nesne için herhangi bir sahnenin fotoğraf makinesi veya kamera gibi donanımlarla fotoğrafının çekilmesidir. Görüntü yakalama, film ve benzeri hareketli görüntülerden programlar aracılığıyla da gerçekleştirilebilir. Klavyedeki Print Screen tuşuna basmak suretiyle ekran görüntüsünü hafızaya almak. 03/02/

53 2.3. Sayısal Görüntü Sayısal görüntü, sayısal değerlerden oluşan ve bilgisayar ortamında görüntülenebilen görüntü olup oluşturulma aşamaları aşağıdaki şekilde verilmiştir. Şekil: Görüntü yakalama ve sayısallaştırma aşamaları 03/02/

54 2.3. Sayısal Görüntü I(x, y) gibi bir fonksiyonla temsil edilen analog bir görüntü veya resimde 'I' bir şiddet birimi (örneğin parlaklık), x ve y ise görüntünün yatay ve dikey eksendeki koordinatlarına karşı düşen değişkenlerdir. Sayısal görüntü ise, bu analog görüntünün M sütun ve N satırdan oluşacak şekilde örneklenmesi sonucu elde edilir. Satır ve sütunun kesiştiği her bölgeye piksel adı verilir. Sonuç olarak, sayısal görüntüye çevrilen resimde N x M adet piksel bulunur. 03/02/

55 2.3. Sayısal Görüntü Analog bir görüntü ve bu görüntünün örneklenmesi ile elde edilen sayısal görüntünün matrissel içeriği aşağıdaki şekilde verilmiştir. Şekil: Analog görüntü ve sayısal karşılığı 03/02/

56 2.3. Sayısal Görüntü Görsel karakterlerin sayısallaştırılması Sayısal bir görüntüye değer atanması ve saklanması örneği S karakteri için 3 ayrı örnek 03/02/

57 2.4. Sayısal Görüntü Nitelikleri 1 ve 0 değerleri sırasıyla aydınlık ve karanlık bölgeleri veya nesne ve zemini (nesnenin önünde veya üzerinde bulunduğu çevre zemini) temsil ederler. Satırlar Sütunlar M Sayısal (dijital) görüntü dosyaları renkli olarak genellikle 24 ya da 8 bit; griseviye görüntüler ya da 8 bit olabilirler..... N Piksel 03/02/

58 2.4. Sayısal Görüntü Nitelikleri Sayısal bir görüntünün en temel parçası piksel olarak adlandırılır. Her bir piksele ilişkin bir renk söz konusudur. En sık kullanılan renk uzaylarından biri RGB dir. RGB renk uzayı, Kırmızı (Red), Yeşil (Green) ve Mavi (Blue) ana renklerinin belirli oranlarda karışımı ile elde edilen yaklaşık 17 milyon rengi içerir. 03/02/ Şekil: RGB uzayına göre renklerin oluşturulması

59 2.4. Sayısal Görüntü Nitelikleri n = 2^b olmak üzere, b değeri görüntünün 1 pikselini ifade etmek için gereken bit sayısıdır. Örneğin b=8 ise 256 adet gri tonu bulunmaktadır. 03/02/

60 2.4. Sayısal Görüntü Nitelikleri Bir resmin uzaysal çözünürlüğü (spatial resolution), o resmin 1 pikselinin fiziksel büyüklüğüne eşittir. Kısaca çözünürlük, bir resmin detaylanabilir en küçük parçasıdır. 03/02/

61 2.5. Görüntü İşleme Adımları İlk olarak sayısallaştırılan resmi griye çevirme ile gürültü temizleme Diğer filtrelemeler de uygulanarak gerekli algoritmalarla yeni görüntüler elde edilmesi Görüntü işlemede tüm işlemler, resim üzerindeki en küçük resim elemanı olan pikseller üzerinde gerçekleştirilmektedir. Şekil: Görüntü işleme adımları Görüntüİşlemek için Neler Yapılır? Gürültü temizlemek Parlaklık, koyuluk, doğru renk ayarlamak Görüntü keskinleştirmek ve bulanıklaştırmak 03/02/

62 2.6. Görüntü İşlemede Kullanılan Temel Yöntemler Geometrik dönüştürme: boyutlandırma, büyütme, küçültme ve döndürme gibi işlemler Renk düzeltme: parlaklaştırma, keskinlik ayarı, renk dönüştürme gibi işlemler Sayısal karıştırma veya optik karıştırma: iki veya daha fazla görüntüyü birleştirme Görüntü düzenleme: görüntünün kalitesini yükseltme ve görüntü netleştirme Sabit cisimleri tespit ederek iki boyutlu nesne tanıma Parazit oluşturma İstatistiksel bilgiler çıkarma İşlem ve filtre seçenekleri (Gaussian Filters) Görüntü üzerinde birtakım bilgileri gizleme ve steganaliz Kayıpsız görüntü sıkıştırma Diğer matematiksel ve morfolojik işlemler Görüntü anlama yöntemleri 03/02/

63 2.7. Görüntü İşleme Teknikleri 03/02/

64 2.8. Görüntü İşleme Algoritmaları: Bir Sınıflandırma Working in space Doğrusal dönüşümler (Linear transformations) (rotate, translate, scale) Morfolojik filtreler (Morphologic filters) (convolution filters) Histogramlar ve istatistikler (Histograms and statistics) Renk dönüşümü Color transformation (contrast, brightness...) Nesne tespiti (Object detection) Working in time Hareket tespiti (Motion detection) Arka plan çıkarımı (Background subtraction) Optik akış (Optical flow) Görsel izleme (Visual tracking) Ayrıca space de çalışan tüm algoritmalar! 03/02/

65 2.9. Görüntü ve Görüntü İşleme: Görüntü İşlemenin Temelleri Görüntü işlemede, yapay sinir ağları, genetik algoritmalar ya da bulanık mantık gibi sistemler birer yöntem olarak kullanılabilir, fakat çalışma genel olarak görüntü işlemek olarak adlandırılır. Görüntü işleme problemleri için kullanılacak yöntem ve teknikler, tercih edilecek platform ve araçlar ile üzerinde çalışılacak görüntüler büyük öneme sahiptir. Yöntem ve tekniklerin birlikte kullanılması, çalışmaların gerçeklenebilirliği, verimliliği, esnekliği ve etkililiği üzerinde çeşitli etkilere sahiptir. 03/02/

66 Görüntü işleme teknikleri kullanılarak ne gibi çalışmalar yapılabilir? 03/02/

67 2.10. GĐ Uygulama Alanları ve GĐ ile Neler Yapılabilir? - I Tıp (kemik kırıklarının tespiti) Astronomi (uydu fotoğrafları) Endüstriyel Uygulamalar ve Mühendislik Film Endüstrisi TV (reklam uzunlukları) Materyal Testi Uzaktan Algılama Hareketli Yüzeylerin İncelenmesi Robotbilim Tekstil, Gıda, Belge İşleme Karakter Tanıma Güvenlik, Savunma ve Hukuk Parmakizi Tanıma, Plaka Tanıma Sistemi, İris, Yüz Tanıma, Sembol Tanıma El Hareketi, İşaret Tanıma Kâğıt Para (Banknot) Tanıma Resim veya Görüntü Tanıma Hedef Belirleme. Spor (sporcu hızı bulma) Bankacılık, Ticaret Spor, Sanat Coğrafya, Biyoloji, Fizik, 03/02/

68 2.10. GĐ Uygulama Alanları ve GĐ ile Neler Yapılabilir? - II Kameralar ile uzaktan izleme Ürünlerin görüntü kalitesini ve üretim hatalarını test ve kontrol işlemleri ile hatalı olan ürünleri ayırmak Bir portakal işleme bandında belli boyutlardaki portakalları ayırmak Bozuk para sayma makinesi ile paraları ayırmak Farklı şekillerin kenarları arasındaki açıları ölçmek Bir kamera ve basit birkaç motor ile program kontrollü herhangi bir şeyi takip eden robot kolu tasarımı Diğer kalite kontrol testleri 03/02/

69 2.11. Görüntü Formatları Görüntü işleme tekniklerinden biri olan görüntü sıkıştırmada ilk akla gelen, kayıplı görüntü sıkıştırmada bir standart hâline gelmiş olan JPEG yöntemidir. Bu yöntem fotoğraf gibi görüntülerin sıkıştırılması için çok elverişlidir, fakat görüntü sadece fotoğrafları kapsayan bir terim değildir. Şekiller gibi düşük renkli görüntüler söz konusu olduğunda, kayıplı sıkıştırmanın sonucunda ortaya çıkan görüntüdeki bozulma daha fazla gözle görünür hâle gelmektedir. Bu yüzden bu tür görüntülerin sıkıştırılmasında genellikle kayıpsız yaklaşımlar tercih edilir. 03/02/

70 Seminer: II. Bölüm 03/02/

71 Masaüstü Tabanlı Uygulamalar Adobe Photoshop Adobe Illustrator GIMP PixBuilder Studio ArtWeaver x360 Görüntü İşleme Yazılımı GdPicture PhotoScape 03/02/

72 ArtWeaver ArtWeaver, masaüstü görüntü düzenleyicilerinden biridir. Photoshop kadar güçlü olmasa da işlevselliği ve araçları ile Photoshop arayüzüne benzer. Hızlı bir şekilde görüntüleri düzenleyebilmek için basit bir görüntü düzenleyici aranıyor ise ArtWeaver, Photoshop alternatiflerinden biri olarak kullanılabilir. ArtWeaver, öncesinde Photoshop kullananlar için kullanımı basit olan ve temel resim düzenleme araçlarından fazlasını sunan, Photoshop gibi katmanları destekleyen ve kullanışlı resim fırçaları, görüntü ayarlamaları, filtreleri mevcut olan bir resim düzenleyicisidir. 03/02/

73 Adobe Photoshop Photoshop, özellikle dijital fotoğrafçılıkla uğraşanların yaygın olarak kullandığı online araçları da olan masaüstü yazılımlarından biridir. 03/02/

74 Görüntüleri masaüstümüzde düzenlemek mükemmel olabilir, fakat bazen evimizden uzakta, hazırlıksız olduğumuz bazı işler yapmamız da gerekebilir! 03/02/

75 (pixer.us) Görüntüİşleme ve İnternet 03/02/

76 Masaüstü Uygulamalarına Alternatifler - I (Phoenix) Web tabanlı görüntü düzenleyicilerinin masaüstü muadillerine göre pek çok avantajları vardır. En açık yararı, kullanıcıya tarayıcısı ve internet bağlantısı olan herhangi bir bilgisayar üzerinde çalışma imkânı sağlamasıdır. Çoğu durumda, kullanıcı çalışmasını online olarak kaydedebilir ve böylece masaüstü yazılım yükleme ve platform zorunluluğu ortadan kalkar. 03/02/

77 Online Resim Düzenleme ve Görüntü İşleme Araçları ile Neler Yapılabilir? 1. Sadece bir tıklama ile fotoğraflarınızı düzeltebilirsiniz. 2. Sonuçları daha detaylı bir şekilde ileri kontroller kullanarak ince ayarlardan geçirebilirsiniz. 3. Gerçek zamanda kırpma, boyutlandırma ve döndürme gibi işlemleri icra etmek mümkündür. 4. Sanattan eğlenceye kadar pek çok özel efekt kullanmak suretiyle görüntüleri işleyip arzu edilen görüntüleri elde edebilirsiniz. 5. İçerik Tabanlı Görüntü Erişim Sistemleri 6. Görüntüler arasındaki birtakım ilişkilerin belirlenmesi, görüntülerin düzenlenmesi ve sınıflandırılması 7. Görüntü sorgulamaları, görüntüdeki nesneleri sınıflandırma işlemleri, kaynak görüntüde benzer nesneleri tespit etme 03/02/

78 1 - Pixlr Pixlr, Adobe Photoshop ile benzer kullanıcı arayüzü içeren Flash tabanlı çok güçlü bir görüntü düzenleyicisidir. Pixlr uygulama arayüzü, hâlen geliştirme aşamalarının başlarında olmakla beraber webteki bloglara, uygumalara ve sitelere dâhil edilme imkânı sunmaktadır. Photoshop un Magic Wand aracına (I) benzer bir şekilde, akıllı araçlarla benzer ve yakın piksellerin otomatik olarak seçilmesine yardımcı olur. (http://pixlr.com/editor/) I: (http://www.mediacollege.com/adobe/photoshop/tool/magic-wand.html) 03/02/

79 2 - Splashup Splashup, Flickr, Picasa ve Facebook gibi kullanıcıların resimlerine uzaktan erişim imkânı tanıyan yaygın resim paylaşma servisleri ile bütünlük içinde olan ve çeşitli özelliklere sahip online bir görüntü düzenleyicisidir. Çeşitli filtreleri, görüntü efektleri, esnek arayüzü, web kamerası ile görüntülerin elde edilmesini sağlama gibi seçenekleri bir arada bulundurması, Splashup ın bazı özelliklerini içermektedir. (http://www.splashup.com/splashup/) 03/02/

80 3 - FotoFlexer FotoFlexer, kullanması basit ve oldukça çok sayıda özellik içeren ücretsiz bir web tabanlı görüntü düzenleyicisidir. FotoFlexer, kırpma, boyutlandırma ve döndürme gibi ihtiyaçları olan yaygın düzenleme işlemleri ile oldukça kullanışlı bir hizmettir. Ayrıca, Flickr, Picasa, Photobucket, Facebook, MySpace gibi yaygın web servisleri ile de bütünlük içindedir. (http://fotoflexer.com/) 03/02/

81 4 - SUMO Paint SUMO Paint, kullanıcıya görüntü düzenleme ve oluşturma imkânları sunan ücretsiz bir online görüntü düzenleyicisidir. Araçları: Şekil aracı ile benzersiz şekillerin çizilmesi, Fırça aracı ile yüksek kaliteli fırçalama işlemleri, Dönüşüm aracı ile nesneleri ölçeklendirme, taşıma ve döndürme gibi işlemler. (http://www.sumopaint.com/app/) 03/02/

82 Masaüstü Uygulamalarına Alternatifler - II <Lunapic> 03/02/ <Phixr> 82 <Aviary>

83 TinEye Sahip olduğu veri seti ve listelediği sonuçlar ile üstün bir çalışma olan ve idée firması tarafından çıkarılan TinEye adlı ürüne adresinden ulaşılabilir. Bu ürün ücretsiz olarak internet tarayıcılar ile kullanılabilmekte ve ilgili olunan görüntünün web ortamında aranması gerçekleştirilebilmektedir. 03/02/

84 Wash 03/02/

85 Pixolu 03/02/

86 Wang 03/02/

87 ipiccy 03/02/

88 myimager.com 03/02/

89 Web de Görüntü İşlemenin Kapsamı ve Uygulama Alanları Gİ nin çok çeşitli ve farklı uygulamaları olmakla birlikte Gİ, pek çok alanda kullanılmaktadır. Söz konusu yoğun kullanım alanlarının internet üzerinde icra edilmesi ile Gİ kapsamında web tabanlı çeşitli proje, çalışma ve araştırma gibi uygulamalar gerçekleştirilebilir. Teknolojinin gelişmesi ve yaygınlaşmasıyla birlikte internet erişim hızı ve altyapısına bağlı olarak uygulama geliştirmedeki avantajlar Gİ uygulamalarının platformdan bağımsız olarak geliştirilmesi Görsel web araçlarını oluşturmak, uygulamaların görselleştirilmesi ve internet üzerinden sunulması Görüntülerin internet üzerinde aranması, ilgili görüntüleri ve benzer görüntüleri web sayfalarının içerip içermemesi sorgusuna cevap aranması ve sonuçların sunulması 03/02/

90 Görüntü İşleme ile İnternet Üzerinde Yapılabilecek Çalışmalar Web sayfaları için resimler, çeşitli bileşenler, animasyonlar gibi web araçları hazırlamak ve web ortamı için resim düzenleme yazılımları kullanmak Görüntü içerikli çalışmaların, video konferansların ve diğer çoklu ortam verilerin internet üzerinden aktarılması gereği Özellikle internet üzerinde oldukça yaygın kullanılan dokümanlarda sıkıştırma Web sitesi tasarlarken sayfalara ilgi uyandırmak, etkileşim katmak ve aynı zamanda kullanıcıya geri bildirim sağlayabilme Mümkün olan düşük dosya boyutlarında kaliteli resimleri oluşturmak ve aktarmak (optimizasyon) Web de görsel çalışma alanları oluşturmak ve bu alanları düzenlemek Reklâm ve ürün tanıtımı gibi uygulamalarda görsel işlemlerin internetin her tarafına yayılmış olduğu göz önünde bulundurulursa, Örgün ve yaygın eğitim kurumları, işletmeler ve kendi kendine mesleki yeterlik kazanmak isteyen bireylerin görüntü içerikli modüllere, çeşitli uygulamalara ve benzeri kaynaklara internet üzerinden ulaşabilmeleri ve gerekli bilgilerin verilmesi ile ilgili öğrenme materyali olma. 03/02/

91 PicSOM PicSOM adlı web servisi ile birbirine renksel, şekilsel olarak benzeyen görüntüler bulunabilmektedir. PicSOM da öncelikle listelenen imgelerden aranılan görüntüye en yakını seçilir, gelen sonuçlar kullanıcının seçtiği imgeye göre sürekli filtrelenerek aranılan görüntüye ulaşılmaya çalışılır. (http://www.cis.hut.fi/picsom/) 03/02/

92 Örnek Bir Görüntü İşleme Yazılımı ve Kabartma Uygulaması Örneği 03/02/

93 (Örnek Uygulamalar) GÖRÜNTÜ ĐŞLEME 03/02/

94 (Örnek Videolar) GÖRÜNTÜ ĐŞLEME YouTube, Image Processing. 03/02/

95 Web de Görüntü İşleme - I [1] Web-enabled Image Processing Operators. [2] TinEye Reverse Image Search. [3] Sky Image Processor. [4] Online Image Processing. [5] Image Processing Online. [6] Your Everything Online Image Editor. [7] Picnik - Photo editing the easy way, online in your browser. [8] online image and photo editing. [9] Free Online Picture Editor, Image Editor and Photo Editor. [10] Pixastic - Online JavaScript Photo Editor. 03/02/

96 Web de Görüntü İşleme - II [1] Shutterfly Online Photo Processing. [2] Victor Library ASP.NET Online Image Processing. [3] The Image Processing Site on the Internet for the medical field. [4] Object and Concept Recognition for Content-Based Image Retrieval. [5] Image upload and processing applet. Crop, resize, rotate, adjust brightness and contrast. [6] Free Online Photo Editor -WebPicTool for those without Photoshop. [7] ONLINE PHOTO EDITOR - Edit your photos, pictures and images online for free. 03/02/

97 Görüntüİşleme için Hazır Arayüzler ve Bir Görüntü Nasıl İşlenir? 03/02/

98 Görüntü İşleme Araçları, Ortamlar ve Teknolojiler PaintbrushJS: Tarayıcı Tabanlı Görüntü İşleme Kütüphanesi AForge.NET Victor Gİ Kütüphanesi, geliştiricilere görüntü uygulamaları oluşturmak için pek çok fonksiyon sunan bir araçtır ve uygulamalara güçlü Gİ, renk indirgeme, görüntüleme gibi imkânlar sunmaktadır. OpenCV: Gİ tekniklerini icra edebilmek için pek çok fonksiyon Pixastic, bir JavaScript kütüphanesidir ve çeşitli işlemleri, filtreleri ve efektleri görüntülere uygulama imkânı tanır. Image Processing Toolbox for MATLAB: MATLAB için görüntü işleme aracıdır. Emgu CV (.NET wrapper for OpenCV) Masaüstü ve Web tabanlı uygulamalar ile diğer araçlar 03/02/

99 Görüntü İşleme ve OpenCV 03/02/

100 Neden Görüntü Đşleme ve Neden Đnternet Üzerinde? - I Metin tabanlı uygulamalardan öte çoklu ortam tabanlı veriler üzerinde çeşitli işlemler yapılmak istenebilir ve bu sebeple görüntülerin kullanılması ve işlenmesi gerekir. İnternet üzerinde görüntü içerikli işlemlerin icra edilebilmesi, aktarılıp sunulabilmesi ve benzeri paylaşım işlemleri Gİ nin internet üzerinde icra edilmesini gerektirir. Haberleşme, ticaret, kamu hizmetleri gibi bir çok temel işlevin internet ortamı üzerinden yürütülmesi Bilişim teknolojisindeki gelişmelerle birlikte günümüzde, dünyadaki gelişimler internet aracılığı ile anında izlenebilmekte, dolayısıyla bilginin hızla yayılması olanaklı kılınabilmektedir: Bir bilgi ve eğitim ortamı da olan internet ile içerik oluşturma Yalnızca metin tabanlı işlemleri icra etmek yerine görüntü tabanlı işlemlerin de gerçekleştirilmesi Web tabanlı araçlar sayesinde değişik meslek gruplarından kişilere ve araştırmacılara ulaşabilmek, test olanağı sunulması ve problemlere çözüm getirilebilmesi 03/02/

101 Neden Görüntü Đşleme ve Neden Đnternet Üzerinde? - II Gİ alanı ile daha çok kişinin tanışması Geliştirilen uygulamaların çeşitli teknolojiler kullanılarak internet üzerinden kullanılabilir hâle getirilmesi ve bu yaklaşım ile çözümün daha hızlı ve kolay bir şekilde kullanıcıya internet üzerinden etkileşimli olarak sunulması Gerçekleştirilen uygulamalarla Gİ kapsamında web tabanlı içerik oluşturma Gİ yi icra edebilmek için gerekli ortamların birleştirilerek internet üzerinden kullanılabilmesi ile bir çok projenin daha çok kişiye, çok daha hızlı bir şekilde ulaşabilmesi Geliştiriciler ve araştırmacılar için programlama, ilgili kullanıcılar için kullanım rahatlığı Özellikle, etkileşimli olarak geliştirilen Gİ kapsamındaki uygulamaların internet üzerinden kullanılması, anlatılmak istenen konuyu, bu konu hakkında hiç bir bilgisi olmayan kullanıcılara dahi kolay bir şekilde sunabilir. İnternet üzerinde görüntüler işlenebilir ve yardımcı program ve kütüphanelerin indirilmesi ile web tabanlı uygulamalar geliştirilebilir. 03/02/

102 Seminer: III. Bölüm 03/02/

103 Đleri Görüntü Đşleme Teknikleri Görüntü Eşleme: Şablon Eşleme Bir görüntüde, başka bir görüntü ile eşleşen daha küçük görüntü parçalarını bulma işlemi, görüntü işleme kapsamında yer alan bir tekniktir ve görüntü eşleme olarak adlandırılır. Diğer bir deyişle görüntü eşleme, bir görüntü parçasının diğer görüntüdeki yerinin aranması işlemidir. Görüntü Eşleme (Image Matching) Şablon Eşleme (Template Matching) 03/02/

104 Şablon Eşleme Nedir? Bir görüntünün belirli bir şablon görüntüyle eşleşen küçük parçalarının bulunmasıdır. Şablon görüntünün büyük görüntüdeki varlığı ve konumu ile ilgilenir. Doğruluk ve hız önemlidir. Sayısal görüntü işleme kapsamında yer alan ve görüntü eşleme yöntemlerinden biri olan şablon eşleme yöntemi ile bir görüntüde şablon bir görüntü aranabilir. Şablon görüntü büyük görüntüde yer alıyor ise eşleşen küçük görüntü parçalarının konumu tespit edilebilir. 03/02/

105 Şablon Eşleme: Kullanım Örnekleri Şablon eşleme, pek çok uygulama ile görüntü işlemede önemli bir yere sahiptir: Uzaktan algılama (remote sensing), Tıbbi görüntüleme (medical imaging) ve Endüstride otomatik kontrol (automatic inspection in industry). Şablon eşlemenin çok çeşitli ve farklı uygulamaları vardır ve küçük bir görüntüyü büyük bir görüntü içerisinde arayacak eşleme algoritmalarının geliştirilmesine gerek duyar. Yüz tanıma ve tıbbi görüntü işleme benzeri alanlarda kullanılır: Belli bir zaman aralığında bir köprünün bir kısmından karşıya geçen kişi yüzü sayısı, geçmişte geliştirilen ve kullanılan sistemlerdendir. Nodül ya da benzeri yapıların tespitini içeren diğer sistemler. Yüz tanıma, plaka tanıma, kanser hücresi tespit etme, belli bir dokunun başka dokularla eşlenmesi, görüntülerden şekillerin elde edilmesi gibi oldukça fazla uygulama 03/02/

106 Şablon Eşleme Uygulama Alanları ve Yapılabilecek Çalışmalar Görüntüyü daha büyük görüntülerin içerisinde arama: Görüntülerin daha küçük görüntüler ile sorgulanması İçerik Tabanlı Görüntü Erişim Sistemleri Kalite kontrolün bir parçası olarak üretimde Mobil bir robota erişim yolu ya da bir görüntüdeki kenarları tespit etme yolu Tıbbi görüntü işleme kapsamında histoloji, patoloji, tomografi görüntülerini sınıflandırma Görüntüler arasındaki birtakım ilişkilerin belirlenmesi ve görüntülerin düzenlenmesi Nesneleri sınıflandırma (classification) veya kaynak görüntüde benzer nesneleri tespit etme Göz, ağız, el, tespit, tanıma, karşılaştırma, izleme (Object Detection/Recognition/Comparison/Tracking) Video görüntülerde nesnelerin konumlandırılması (Locating specific objects within a video feed) Görüntü Analizi (Image Analysis) 03/02/

107 Örnekler (1) 03/02/

İnternet Üzerinde Görüntü İşleme

İnternet Üzerinde Görüntü İşleme İnternet Üzerinde Görüntü İşleme Mehmet Karakoç Ege Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, İzmir 91110019729@ogrenci.ege.edu.tr Özet: Görüntü İşleme (Gİ), girdi görüntülerin işlenmesiyle yeni görüntülerin

Detaylı

Görüntü İşlemeye Giriş Introduction to Image Processing. Doç. Dr. Aybars UĞUR

Görüntü İşlemeye Giriş Introduction to Image Processing. Doç. Dr. Aybars UĞUR Görüntü İşlemeye Giriş Introduction to Image Processing Doç. Dr. Aybars UĞUR 2013 1 İçerik Görüntü ve Piksel Görüntü Türleri Görüntü İşleme Görüntü İşlemenin Amaçları Görüntü İyileştirme Görüntü Analizi

Detaylı

Görüntü İşleme. Dijital Görüntü Tanımları. Dijital görüntü ise sayısal değerlerden oluşur.

Görüntü İşleme. Dijital Görüntü Tanımları. Dijital görüntü ise sayısal değerlerden oluşur. Görüntü İşleme Görüntü işleme, dijital bir resim haline getirilmiş olan gerçek yaşamdaki görüntülerin bir girdi resim olarak işlenerek, o resmin özelliklerinin ve görüntüsünün değiştirilmesidir. Resimler

Detaylı

Dijital Görüntü İşleme Teknikleri

Dijital Görüntü İşleme Teknikleri Teknikleri Ders Notları, 2013 Doç. Dr. Fevzi Karslı Harita Mühendisliği Bölümü Mühendislik Fakültesi KTÜ 08 Ekim 2013 Salı 1 Ders Planı ve İçeriği 1. Hafta Giriş, dersin kapsamı, temel kavramlar, kaynaklar.

Detaylı

Digital Görüntü Temelleri Görüntü Oluşumu

Digital Görüntü Temelleri Görüntü Oluşumu Digital Görüntü Temelleri Görüntü Oluşumu Işık 3B yüzeye ulaşır. Yüzey yansıtır. Sensör elemanı ışık enerjisini alır. Yoğunluk (Intensity) önemlidir. Açılar önemlidir. Materyal (yüzey) önemlidir. 25 Ekim

Detaylı

Dijital (Sayısal) Fotogrametri

Dijital (Sayısal) Fotogrametri Dijital (Sayısal) Fotogrametri Dijital fotogrametri, cisimlere ait iki boyutlu görüntü ortamından üç boyutlu bilgi sağlayan, sayısal resim veya görüntü ile çalışan fotogrametri bilimidir. Girdi olarak

Detaylı

GÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 1 1.GİRİŞ

GÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 1 1.GİRİŞ GÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 1 1.GİRİŞ GÖRÜNTÜ İŞLEME Hafta Hafta 1 Hafta 2 Hafta 3 Hafta 4 Hafta 5 Hafta 6 Hafta 7 Hafta 8 Hafta 9 Hafta 10 Hafta 11 Hafta 12 Hafta 13 Hafta 14 Konu Giriş Digital Görüntü Temelleri-1

Detaylı

91-03-01-529 SAYISAL GÖRÜNTÜ İŞLEME (Digital Image Processing)

91-03-01-529 SAYISAL GÖRÜNTÜ İŞLEME (Digital Image Processing) 91-03-01-529 SAYISAL GÖRÜNTÜ İŞLEME (Digital Image Processing) Dersi Veren Öğretim Üyesi Doç. Dr. Aybars UĞUR Ders Web Sayfası : http://yzgrafik.ege.edu.tr/~ugur 1 Amaçlar Öğrencileri Matlab gibi teknik

Detaylı

Digital Görüntü Temelleri Görüntü Oluşumu

Digital Görüntü Temelleri Görüntü Oluşumu Digital Görüntü Temelleri Görüntü Oluşumu Işık 3B yüzeye ulaşır. Yüzey yansıtır. Sensör elemanı ışık enerjisini alır. Yoğunluk (Intensity) önemlidir. Açılar önemlidir. Materyal (yüzey) önemlidir. 06 Kasım

Detaylı

AMAÇ Araçlardaki Kamera Sistemleri

AMAÇ Araçlardaki Kamera Sistemleri SUNU PLANI AMAÇ OPEN CV GÖRÜNTÜ EŞİKLEME KENAR BULMA ŞEKİL BULMA GÖRÜNTÜ GENİŞLETME VE BOZMA GÖRÜNTÜ DOLDURMA AFFİNE DÖNÜŞÜMÜ PERSPEKTİF DÖNÜŞÜM KUŞ BAKIŞI GÖRÜNTÜ DÖNÜŞÜMÜ AMAÇ Araçlardaki Kamera Sistemleri

Detaylı

Dijital (Sayısal) Fotogrametri

Dijital (Sayısal) Fotogrametri Dijital (Sayısal) Fotogrametri Dijital fotogrametri, cisimlere ait iki boyutlu görüntü ortamından üç boyutlu bilgi sağlayan, sayısal resim veya görüntü ile çalışan fotogrametri bilimidir. Girdi olarak

Detaylı

2015/2016 Bahar Yarıyılı Bitirme Çalışması Konuları. (Doç.Dr. M. Kemal GÜLLÜ)

2015/2016 Bahar Yarıyılı Bitirme Çalışması Konuları. (Doç.Dr. M. Kemal GÜLLÜ) 2015/2016 Bahar Yarıyılı Bitirme Çalışması Konuları (Doç.Dr. M. Kemal GÜLLÜ) 1. Ses temelli malzeme tanıma Malzemelerin çarpma etkisi ile çıkarttıkları seslerin mikrofon ile bir PC ye alınması ve işaretten

Detaylı

MÜFREDAT DERS LİSTESİ

MÜFREDAT DERS LİSTESİ MÜFREDAT DERS LİSTESİ MÜHENDİSLİK FAK. / BİLGİSAYAR MÜHENDİSL / 2010 BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ Müfredatı 0504101 Matematik I Calculus I 1 GÜZ 4 5 Z 0504102 Genel Fizik I General Physics I 1 GÜZ 4 4 Z 0504103

Detaylı

RENK BİLEŞENLERİ YARDIMIYLA HAREKETLİ HEDEFLERİN GERÇEK ZAMANLI TESPİTİ

RENK BİLEŞENLERİ YARDIMIYLA HAREKETLİ HEDEFLERİN GERÇEK ZAMANLI TESPİTİ Journal of Naval Science and Engineering 2009, Vol 5, No2, pp 89-97 RENK BİLEŞENLERİ YARDIMIYLA HAREKETLİ HEDEFLERİN GERÇEK ZAMANLI TESPİTİ Öğr Kd Bnb Mustafa Yağımlı Elektrik/Elektronik Mühendisliği Bölümü,

Detaylı

Akdeniz Üniversitesi

Akdeniz Üniversitesi F. Ders Tanıtım Formu Dersin Adı Öğretim Dili Akdeniz Üniversitesi Bilgi Teknolojileri Kullanımı Türkçe Dersin Verildiği Düzey Ön Lisans ( ) Lisans (x) Yüksek Lisans( ) Doktora( ) Eğitim Öğretim Sistemi

Detaylı

ENDÜSTRİYEL GÖRÜNTÜ İŞLEME. atel sistem

ENDÜSTRİYEL GÖRÜNTÜ İŞLEME. atel sistem endüstriyel görüntü işleme ölçüm ve kontrol leri, tecrübe ve bilgi birikimiyle işletmelerin ihtiyaçlarını en kapsamlı şekilde analiz ederek, en ekonomik ve uygun çözümü sunar. Son yılların vazgeçilmez

Detaylı

İRİSTEN KİMLİK TANIMA SİSTEMİ

İRİSTEN KİMLİK TANIMA SİSTEMİ ÖZEL EGE LİSESİ İRİSTEN KİMLİK TANIMA SİSTEMİ HAZIRLAYAN ÖĞRENCİLER: Ceren KÖKTÜRK Ece AYTAN DANIŞMAN ÖĞRETMEN: A.Ruhşah ERDUYGUN 2006 İZMİR AMAÇ Bu çalışma ile, güvenlik amacıyla kullanılabilecek bir

Detaylı

ERZİNCAN ÜNİVERSİTESİ BİLGİ İŞLEM DAİRESİ BAŞKANLIĞI. Autodesk Çözümleri Eğitimin Hizmetinde. Öğrenci ve Öğretmenler İçin: Autodesk Eğitim Topluluğu

ERZİNCAN ÜNİVERSİTESİ BİLGİ İŞLEM DAİRESİ BAŞKANLIĞI. Autodesk Çözümleri Eğitimin Hizmetinde. Öğrenci ve Öğretmenler İçin: Autodesk Eğitim Topluluğu ERZİNCAN ÜNİVERSİTESİ BİLGİ İŞLEM DAİRESİ BAŞKANLIĞI Autodesk Çözümleri Eğitimin Hizmetinde Bilgi İşlem Dairesi Başkanlığımız ile Autodesk firması arasında yapmış olduğumuz ortak çalışmalar neticesinde

Detaylı

Akdeniz Üniversitesi

Akdeniz Üniversitesi F. Ders Tanıtım Formu Dersin Adı Öğretim Dili Akdeniz Üniversitesi Bilgi ve İletişim Teknolojisi Türkçe Dersin Verildiği Düzey Ön Lisans (x) Lisans ( ) Yüksek Lisans( ) Doktora( ) Eğitim Öğretim Sistemi

Detaylı

İşaret İşleme ve Haberleşmenin Temelleri. Yrd. Doç. Dr. Ender M. Ekşioğlu eksioglue@itu.edu.tr http://www2.itu.edu.tr/~eksioglue

İşaret İşleme ve Haberleşmenin Temelleri. Yrd. Doç. Dr. Ender M. Ekşioğlu eksioglue@itu.edu.tr http://www2.itu.edu.tr/~eksioglue İşaret İşleme ve Haberleşmenin Temelleri Yrd. Doç. Dr. Ender M. Ekşioğlu eksioglue@itu.edu.tr http://www2.itu.edu.tr/~eksioglue İşaretler: Bilgi taşıyan işlevler Sistemler: İşaretleri işleyerek yeni işaretler

Detaylı

MMT 106 Teknik Fotoğrafçılık 3 Digital Görüntüleme

MMT 106 Teknik Fotoğrafçılık 3 Digital Görüntüleme MMT 106 Teknik Fotoğrafçılık 3 Digital Görüntüleme 2010-2011 Bahar Yarıyılı Ar. Gör. Dr. Ersoy Erişir 1 Konvansiyonel Görüntüleme (Fotografi) 2 Görüntü Tasarımı 3 Digital Görüntüleme 3.1 Renkler 3.2.1

Detaylı

MODÜL BİLGİ SAYFASI İÇERİK

MODÜL BİLGİ SAYFASI İÇERİK MODÜL BİLGİ SAYFASI KODU : ALAN : BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ MODÜL : ÜÇ BOYUTLU GRAFİK ANİMASYON (3Ds MAX) SÜRE : 40/32 ÖN KOŞUL : AÇIKLAMA : Bu modül bilgisayar ve donanımlarının sağlandığı ortamda uygulamalı

Detaylı

EĞİTİMDE BİLGİSAYAR UYGULAMALARI. Yrd. Doç. Dr. Halil Ersoy

EĞİTİMDE BİLGİSAYAR UYGULAMALARI. Yrd. Doç. Dr. Halil Ersoy EĞİTİMDE BİLGİSAYAR UYGULAMALARI Yrd. Doç. Dr. Halil Ersoy Sunum İçeriği Bilgisayar Nedir? Eğitim ve Öğretimde Bilgisayar Kullanımı Bilgisayar Destekli Öğretim ve Türleri Yönetimde Bilgisayar Kullanımı

Detaylı

ECDL ImageMaker Müfredat

ECDL ImageMaker Müfredat ECDL ImageMaker Müfredat Test Hedefleri: ECDL ImageMaker testi bir görüntü işleme uygulaması kullanarak Adayın yetkin olmasını ve sayısal görüntülerin altında yatan ana kavramların bazılarını anlamasını

Detaylı

Bilkent Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü. Bilgisayar Mühendisliği

Bilkent Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü. Bilgisayar Mühendisliği Bilkent Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Bilgisayar Mühendisliği Bilgisayar Mühendisliği Günümüzde, finans, tıp, sanat, güvenlik, enerji gibi bir çok sektör, bilgisayar mühendisliğindeki gelişimlerden

Detaylı

Girdi ve Giriş Aygıtları

Girdi ve Giriş Aygıtları Girdi ve Giriş Aygıtları 1 Girdi nedir? Girdi, bilgisayarın belleğine girilen veri ve talimatlardır. 2 Giriş Aygıtları Nelerdir? Giriş aygıtı, kullanıcıların bir bilgisayara veri ve talimatları girmelerine

Detaylı

Uzaktan Algılama (3) Öğr. Gör. Dr. Özgür ZEYDAN http://cevre.beun.edu.tr/zeydan/ Renk Teorileri

Uzaktan Algılama (3) Öğr. Gör. Dr. Özgür ZEYDAN http://cevre.beun.edu.tr/zeydan/ Renk Teorileri Uzaktan Algılama (3) Öğr. Gör. Dr. Özgür ZEYDAN http://cevre.beun.edu.tr/zeydan/ Renk Teorileri Eklemeli renk teorisi Çıkarmalı renk teorisi 1 RGB (Red Green - Blue) Kavramı Red Green - Blue RGB-Mixer

Detaylı

BİYOMETRİK İRİS SINIFLANDIRMA SİSTEMLERİ

BİYOMETRİK İRİS SINIFLANDIRMA SİSTEMLERİ BİYOMETRİK İRİS SINIFLANDIRMA SİSTEMLERİ Emre DANDIL, K.İBRAHİM KAPLAN Akademik Bilişim 2013 İnternet ve bilgisayar teknolojilerinin etkin kullanılmaya başlanması ile birlikte, bazı kişisel bilgilere veya

Detaylı

Öğr. Gör. Hakan YÜKSEL hakanyuksel@sdu.edu.tr SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ. Akademik Bilişim 2013 1

Öğr. Gör. Hakan YÜKSEL hakanyuksel@sdu.edu.tr SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ. Akademik Bilişim 2013 1 Öğr. Gör. Hakan YÜKSEL hakanyuksel@sdu.edu.tr SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ Akademik Bilişim 2013 1 İçerik Hareket Temelli İşlemler Temassız hareket algılayıcısı: Kinect Kinect Uygulamaları Kinect in getirdikleri

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN 2014-2015 Öğretim Yılı Bahar Dönemi

Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN 2014-2015 Öğretim Yılı Bahar Dönemi Dijital Görüntü İşleme (JDF338) Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN 2014-2015 Öğretim Yılı Bahar Dönemi 1 Dijital görüntü işlemede temel kavramlar Sayısal Görüntü İşleme; bilgisayar yardımı ile raster verilerin

Detaylı

Yazılım Nedir? 2. Yazılımın Tarihçesi 3. Yazılım Grupları 4 Sistem Yazılımları 4 Kullanıcı Yazılımları 5. Yazılımın Önemi 6

Yazılım Nedir? 2. Yazılımın Tarihçesi 3. Yazılım Grupları 4 Sistem Yazılımları 4 Kullanıcı Yazılımları 5. Yazılımın Önemi 6 ix Yazılım Nedir? 2 Yazılımın Tarihçesi 3 Yazılım Grupları 4 Sistem Yazılımları 4 Kullanıcı Yazılımları 5 Yazılımın Önemi 6 Yazılımcı (Programcı) Kimdir? 8 Yazılımcı Olmak 9 Adım Adım Yazılımcılık 9 Uzman

Detaylı

Odak noktamız karanlığı tamamen görünür kılmaktır. starlight teknolojisi

Odak noktamız karanlığı tamamen görünür kılmaktır. starlight teknolojisi Odak noktamız karanlığı tamamen görünür kılmaktır starlight teknolojisi 2 starlight teknolojisi Benzersiz 7/24 kameraları Aydınlatma koşullarından bağımsız olarak net ve işe yarar görüntülere güvenebilseniz

Detaylı

ArcGIS ile Tarımsal Uygulamalar Eğitimi

ArcGIS ile Tarımsal Uygulamalar Eğitimi ArcGIS ile Tarımsal Uygulamalar Eğitimi Kursun Süresi: 5 Gün 30 Saat http://facebook.com/esriturkey https://twitter.com/esriturkiye egitim@esriturkey.com.tr ArcGIS ile Tarımsal Uygulamalar Eğitimi Genel

Detaylı

GÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 2 SAYISAL GÖRÜNTÜ TEMELLERİ

GÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 2 SAYISAL GÖRÜNTÜ TEMELLERİ GÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 2 SAYISAL GÖRÜNTÜ TEMELLERİ GÖRÜNTÜ ALGILAMA Üç temel zar ile kaplıdır. 1- Dış Zar(kornea ve Sklera) 2- Koroid 3- Retina GÖRÜNTÜ ALGILAMA ---Dış Zar İki kısımdan oluşur. Kornea ve

Detaylı

Rasterize işlemi: Aynı işlem shapeler için de geçerlidir.

Rasterize işlemi: Aynı işlem shapeler için de geçerlidir. Rasterize işlemi: Type katmanında silgi, fırça, gradient vs. kullanılmaz. Kullanılması için rasterize işlemini yapmak gerekir. Katmana sağ tıklanarak Rasterize type tıklanır ve type katmanı normal katmana

Detaylı

Gerçek Zamanlı Olarak, Anfis İle Renk Tabanlı Nesne Tespit Ve Motorlu Sistem İle Takip Edilmesi

Gerçek Zamanlı Olarak, Anfis İle Renk Tabanlı Nesne Tespit Ve Motorlu Sistem İle Takip Edilmesi S Ü L E Y M A N D E M İ R E L Ü N İ V E R S İ T E S İ T E K N İ K B İ L İ M L E R M E S L E K Y Ü K S E K O K U L U S U L E Y M A N D E M I R E L U N I V E R S I T Y T E C H N I C A L S C I E N C E S V

Detaylı

Dijital Görüntü İşleme Teknikleri

Dijital Görüntü İşleme Teknikleri Teknikleri Ders Notları, 2015 Doç. Dr. Fevzi Karslı Harita Mühendisliği Bölümü Mühendislik Fakültesi KTÜ 19 Ekim 2015 Pazartesi 1 Ders Planı ve İçeriği 1. Hafta Giriş, dersin kapsamı, temel kavramlar,

Detaylı

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ İLERİ SEVİYE EĞİTİMLERİ ARCGIS SCHEMATİCS EĞİTİMİ

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ İLERİ SEVİYE EĞİTİMLERİ ARCGIS SCHEMATİCS EĞİTİMİ COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ İLERİ SEVİYE EĞİTİMLERİ ARCGIS SCHEMATİCS EĞİTİMİ http://facebook.com/esriturkey https://twitter.com/esriturkiye egitim@esriturkey.com.tr Kursun Süresi: 3 Gün 18 Saat COĞRAFİ BİLGİ

Detaylı

GÖRÜNTÜSÜ ALINAN BİR NESNENİN REFERANS BİR NESNE YARDIMIYLA BOYUTLARININ, ALANININ VE AÇISININ HESAPLANMASI ÖZET ABSTRACT

GÖRÜNTÜSÜ ALINAN BİR NESNENİN REFERANS BİR NESNE YARDIMIYLA BOYUTLARININ, ALANININ VE AÇISININ HESAPLANMASI ÖZET ABSTRACT GÖRÜNTÜSÜ ALINAN BİR NESNENİN REFERANS BİR NESNE YARDIMIYLA BOYUTLARININ, ALANININ VE AÇISININ HESAPLANMASI Hüseyin GÜNEŞ 1, Alper BURMABIYIK 2, Semih KELEŞ 3, Davut AKDAŞ 4 1 hgunes@balikesir.edu.tr Balıkesir

Detaylı

Mobil Cihazlarda Online Görüntü İşleme Yazılımının Geliştirilmesi

Mobil Cihazlarda Online Görüntü İşleme Yazılımının Geliştirilmesi Mobil Cihazlarda Online Görüntü İşleme Yazılımının Geliştirilmesi Maltepe Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, İstanbul volkan@volkanatasever.com, du.y.gu@hotmail.com, erdalg@maltepe.edu.tr Özet:

Detaylı

BSM 532 KABLOSUZ AĞLARIN MODELLEMESİ VE ANALİZİ OPNET MODELER

BSM 532 KABLOSUZ AĞLARIN MODELLEMESİ VE ANALİZİ OPNET MODELER BSM 532 KABLOSUZ AĞLARIN MODELLEMESİ VE ANALİZİ OPNET MODELER Yazılımı ve Genel Özellikleri Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ Kablosuz Ağların Modellemesi ve Analizi 1 OPNET OPNET Modeler, iletişim sistemleri ve

Detaylı

Sistem Temel. Genel Fonksiyonlar. Sistemleri. Tam Adaptif Trafik Kontrol Sistemi ( j\iti'1)

Sistem Temel. Genel Fonksiyonlar. Sistemleri. Tam Adaptif Trafik Kontrol Sistemi ( j\iti'1) Tam Adaptif Trafik Kontrol Sistemi ( j\iti'1) Akıllı Trafik Ağı ve Adaptif Trafik Yönetim Sistemi, hızlı ve güvenli trafik akışını sağlar. /o95 doğruluk oranı ile ölçümler gerçekleştirerek uygun kavşak

Detaylı

YOĞUN GÖRÜNTÜ EŞLEME ALGORİTMALARI İLE ÜRETİLEN YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ SAYISAL YÜZEY MODELİ ÜRETİMİNDE KALİTE DEĞERLENDİRME VE DOĞRULUK ANALİZİ

YOĞUN GÖRÜNTÜ EŞLEME ALGORİTMALARI İLE ÜRETİLEN YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ SAYISAL YÜZEY MODELİ ÜRETİMİNDE KALİTE DEĞERLENDİRME VE DOĞRULUK ANALİZİ YOĞUN GÖRÜNTÜ EŞLEME ALGORİTMALARI İLE ÜRETİLEN YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ SAYISAL YÜZEY MODELİ ÜRETİMİNDE KALİTE DEĞERLENDİRME VE DOĞRULUK ANALİZİ Naci YASTIKLI a, Hüseyin BAYRAKTAR b a Yıldız Teknik Üniversitesi,

Detaylı

Mobil Cihazlarda Online Görüntü İşleme Yazılımının Geliştirilmesi

Mobil Cihazlarda Online Görüntü İşleme Yazılımının Geliştirilmesi Mobil Cihazlarda Online Görüntü İşleme Yazılımının Geliştirilmesi 1 2 3 Volkan Atasever, Duygu Arslan, Erdal Güvenoğlu 1 Maltepe Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, İstanbul 2 Maltepe Üniversitesi,

Detaylı

Dersin Konusu ve Amaçları: Ders P lanı: Bölüm 1: Bilgi Teknolojilerinde Temel Kavramlar

Dersin Konusu ve Amaçları: Ders P lanı: Bölüm 1: Bilgi Teknolojilerinde Temel Kavramlar Bilgi Teknolojileri ve Uygulamalarına Giriş Dersin Konusu ve Amaçları: Bu dersin amacı daha önce bilgisayar ve bilgi teknolojileri alanında herhangi bir bilgi ve/veya deneyime sahip olmayan öğrenciye bilgi

Detaylı

Yıldız Teknik Üniversitesi Bilgi Sistemi AutoCAD Map İle Gerçekleştirilen Bir Uygulama

Yıldız Teknik Üniversitesi Bilgi Sistemi AutoCAD Map İle Gerçekleştirilen Bir Uygulama Yıldız Teknik Üniversitesi Bilgi Sistemi AutoCAD Map İle Gerçekleştirilen Bir Uygulama Arzu Çöltekin Yıldız Teknik Üniversitesi Jeodezi ve Fotogrametri Yük. Müh. Araştırma Görevlisi 1/5 Özet Günümüzde

Detaylı

Akdeniz Üniversitesi

Akdeniz Üniversitesi F. Ders Tanıtım Formu Dersin Adı Öğretim Dili Bilgisayar II Türkçe Dersin Verildiği Düzey Ön Lisans ( ) Lisans (x) Yüksek Lisans( ) Eğitim Öğretim Sistemi Örgün Öğretim (x) Dersin Türü Zorunlu (x) Seçmeli

Detaylı

Bilgisayar Mühendisliği. Bilgisayar Mühendisliğine Giriş 1

Bilgisayar Mühendisliği. Bilgisayar Mühendisliğine Giriş 1 Bilgisayar Mühendisliği Bilgisayar Mühendisliğine Giriş 1 Mühendislik Nedir? Mühendislik, bilim ve matematiğin yararlı cihaz ve sistemlerin üretimine uygulanmasıdır. Örn: Elektrik mühendisleri, elektronik

Detaylı

Endüstri Mühendisliği - 1. yarıyıl. Academic and Social Orientation. 441000000001101 Fizik I Physics I 3 0 1 4 4 6 TR

Endüstri Mühendisliği - 1. yarıyıl. Academic and Social Orientation. 441000000001101 Fizik I Physics I 3 0 1 4 4 6 TR - - - - - Bölüm Seçin - - - - - Gönder Endüstri Mühendisliği - 1. yarıyıl 141000000001101 Akademik ve Sosyal Oryantasyon Academic and Social Orientation 1 0 0 1 0 1 TR 441000000001101 Fizik I Physics I

Detaylı

TS EN ISO 9241-151 EŞLEŞTİRME LİSTESİ

TS EN ISO 9241-151 EŞLEŞTİRME LİSTESİ Kriter No Kriter Başlığı Rehber İlke Başlığı A 6. Üst Düzey Tasarım Kararları ve Tasarım Stratejisi 6.1 Genel özellikler 6.2 Web uygulamasının amacının belirginliği 3.10.1. Kurumsal Bilgiler 1.3.2. Kullanıcıların

Detaylı

ArcGIS ile Su Yönetimi Eğitimi

ArcGIS ile Su Yönetimi Eğitimi ArcGIS ile Su Yönetimi Eğitimi http://facebook.com/esriturkey https://twitter.com/esriturkiye egitim@esriturkey.com.tr Kursun Süresi: 5 Gün 30 Saat ArcGIS ile Su Yönetimi Genel Bir platform olarak ArcGIS,

Detaylı

Dijital Kaynak Oluşturma ve Sunum Çözümleri; Zeutschel, Qidenus Tarayıcı ve Hizmet Portalı. ANKOSLink 2014, 18-20 Nisan.

Dijital Kaynak Oluşturma ve Sunum Çözümleri; Zeutschel, Qidenus Tarayıcı ve Hizmet Portalı. ANKOSLink 2014, 18-20 Nisan. Dijital Kaynak Oluşturma ve Sunum Çözümleri; Zeutschel, Qidenus Tarayıcı ve Hizmet Portalı ANKOSLink 2014, 18-20 Nisan Merve OKUR İçerik 1. Dijitalleştirmenin Amacı 2.Dijitalleştirme Hazırlığı 3.Dijitalleştirme

Detaylı

Akdeniz Üniversitesi

Akdeniz Üniversitesi F. Ders Tanıtım Formu Dersin Adı Öğretim Dili Akdeniz Üniversitesi Bilgisayar I Türkçe Dersin Verildiği Düzey Ön Lisans ( ) Lisans (x) Yüksek Lisans( ) Doktora( ) Eğitim Öğretim Sistemi Örgün Öğretim (x)

Detaylı

Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Bölümü. Bilgisayarla Görme. Vize. İris Segmentation. Selçuk BAŞAK 08501008

Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Bölümü. Bilgisayarla Görme. Vize. İris Segmentation. Selçuk BAŞAK 08501008 Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Bilgisayarla Görme Vize İris Segmentation Selçuk BAŞAK 08501008 Not: Ödevi hazırlamak için geliştirdiğim program ve kaynak

Detaylı

GörüntüĐşlemede Yeni Bir Soluk, OpenCV

GörüntüĐşlemede Yeni Bir Soluk, OpenCV GörüntüĐşlemede Yeni Bir Soluk, OpenCV Arş. Gör. Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Đstanbul Ticaret Üniversitesi OPENCV Açık kaynak kodlu Bilgisayarla Görme Kütüphanesi ( INTEL, C++ ) INTEL s OPEN SOURCE

Detaylı

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ ARCGIS GİRİŞ EĞİTİMİ

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ ARCGIS GİRİŞ EĞİTİMİ COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ ARCGIS GİRİŞ EĞİTİMİ http://facebook.com/esriturkey https://twitter.com/esriturkiye egitim@esriturkey.com.tr Kursun Süresi: 5 Gün 30 Saat COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ ARCGIS GİRİŞ

Detaylı

TEMEL GÖRÜNTÜ BİLGİSİ

TEMEL GÖRÜNTÜ BİLGİSİ TEMEL GÖRÜNTÜ BİLGİSİ FOTOĞRAF/GÖRÜNTÜ KAVRAMI VE ÖZELLİKLERİ BEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF345 TEMEL GÖRÜNTÜ BİLGİSİ DERSİ NOTLARI http://geomatik.beun.edu.tr/marangoz/ İÇERİK

Detaylı

Neden Endüstri Mühendisliği Bölümünde Yapmalısınız?

Neden Endüstri Mühendisliği Bölümünde Yapmalısınız? Lisansüstü Eğitiminizi Neden Endüstri Mühendisliği Bölümünde Yapmalısınız? Uludağ Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü, 1990 yılında kurulmuş ve ilk mezunlarını 1994

Detaylı

Harita Mühendisleri için ArcGIS Eğitimi

Harita Mühendisleri için ArcGIS Eğitimi Harita Mühendisleri için ArcGIS Eğitimi http://facebook.com/esriturkey https://twiter.com/esriturkiye egitim@esriturkey.com.tr Kursun Süresi: 4 Gün 24 Saat Harita Mühendisleri için ArcGIS Eğitimi Kursu

Detaylı

TÜRKİYE CUMHURİYETİ DEVLETİNİN temellerinin atıldığı Çanakkale zaferinin 100. yılı kutlu olsun.

TÜRKİYE CUMHURİYETİ DEVLETİNİN temellerinin atıldığı Çanakkale zaferinin 100. yılı kutlu olsun. Doç.Dr.Mehmet MISIR-2013 TÜRKİYE CUMHURİYETİ DEVLETİNİN temellerinin atıldığı Çanakkale zaferinin 100. yılı kutlu olsun. Son yıllarda teknolojinin gelişmesi ile birlikte; geniş alanlarda, kısa zaman aralıklarında

Detaylı

Sahne Geçişlerinin Geometrik Tabanlı olarak Saptanması

Sahne Geçişlerinin Geometrik Tabanlı olarak Saptanması Sahne Geçişlerinin Geometrik Tabanlı olarak Saptanması 1 Giriş Binnur Kurt, H. Tahsin Demiral, Muhittin Gökmen İstanbul Teknik Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Maslak, 80626 İstanbul {kurt,demiral,gokmen}@cs.itu.edu.tr

Detaylı

3.2. Raster Veriler. Satırlar. Sütunlar. Piksel/hücre büyüklüğü

3.2. Raster Veriler. Satırlar. Sütunlar. Piksel/hücre büyüklüğü 3.2. Raster Veriler Satırlar Piksel/hücre büyüklüğü Sütunlar 1 Görüntü formatlı veriler Her piksel için gri değerleri kaydedilmiştir iki veya üç bant (RGB) çok sayıda bant Fotoğraf, uydu görüntüsü, ortofoto,

Detaylı

EGE ÜNİVERSİTESİ Bilgisayar Mühendisliği. Dr. Kemal YILMAZ, Prof. Dr. Aylin KANTARCI, Prof. Dr. Cezmi AKKIN

EGE ÜNİVERSİTESİ Bilgisayar Mühendisliği. Dr. Kemal YILMAZ, Prof. Dr. Aylin KANTARCI, Prof. Dr. Cezmi AKKIN EGE ÜNİVERSİTESİ Bilgisayar Mühendisliği Dr. Kemal YILMAZ, Prof. Dr. Aylin KANTARCI, Prof. Dr. Cezmi AKKIN Oftalmoskopi: oftalmoskop ile göz dibinin muayene edilmesi bilimidir. Bilim tarihinin ilk optik

Detaylı

Jeoloji Mühendisleri için ArcGIS Eğitimi

Jeoloji Mühendisleri için ArcGIS Eğitimi Jeoloji Mühendisleri için ArcGIS Eğitimi http://facebook.com/esriturkey https://twiter.com/esriturkiye egitim@esriturkey.com.tr Kursun Süresi: 4 Gün 24 Saat Jeoloji Mühendisleri için ArcGIS Eğitimi Genel

Detaylı

(PLAKA TANIMA TAŞIT TANIMA) OTOYOL İHLAL VE OTOPARK SİSTEMLERİ

(PLAKA TANIMA TAŞIT TANIMA) OTOYOL İHLAL VE OTOPARK SİSTEMLERİ (PLAKA TANIMA TAŞIT TANIMA) OTOYOL İHLAL VE OTOPARK SİSTEMLERİ HDH Plaka Tanıma Sistemi HDH Plaka Tanıma Sistemi, kameralardan alınan araç görüntülerinin üzerindeki plaka bölgesinin ayrıştırılarak, plaka

Detaylı

Frozen-Time Eşzamanlı Fotoğraf Çekim ve Greenbox Video Oluşturma Sistemi

Frozen-Time Eşzamanlı Fotoğraf Çekim ve Greenbox Video Oluşturma Sistemi Gravi Bilişim Teknolojileri ve Danışmanlık Ltd. Şti. Frozen-Time Eşzamanlı Fotoğraf Çekim ve Greenbox Video Oluşturma Sistemi 1 Hakkımızda Gravi Bilişim Teknolojileri ve Danışmanlık Ltd. Şti., 2010 yılında

Detaylı

Bilişim Teknolojilerine Giriş

Bilişim Teknolojilerine Giriş Bilişim Teknolojilerine Giriş Bilginin toplanması, işlenmesi, saklanması ve iletilmesini sağlayan teknolojilerin bütününe bilişim teknolojileri denir. Bilişim Teknolojisi Girilen verileri saklayan, işleyen,

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Gökçe BECİT İŞÇİTÜRK. Gökçe BECİT İŞÇİTÜRK 1

Yrd. Doç. Dr. Gökçe BECİT İŞÇİTÜRK. Gökçe BECİT İŞÇİTÜRK 1 Yrd. Doç. Dr. Gökçe BECİT İŞÇİTÜRK Gökçe BECİT İŞÇİTÜRK 1 Gökçe BECİT İŞÇİTÜRK 2 Kullanıcıların site içeriğini belirlemede rol oynadığı, Dinamik, Teknik bilgi gerektirmeyen, Çok yönlü etkileşim sağlayan,

Detaylı

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ İLERİ SEVİYE EĞİTİMLERİ BUILDING GEODATABASE EĞİTİMİ

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ İLERİ SEVİYE EĞİTİMLERİ BUILDING GEODATABASE EĞİTİMİ COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ İLERİ SEVİYE EĞİTİMLERİ BUILDING GEODATABASE EĞİTİMİ http://facebook.com/esriturkey https://twitter.com/esriturkiye egitim@esriturkey.com.tr Kursun Süresi: 3 Gün 18 Saat COĞRAFİ

Detaylı

MEGEP (MESLEKİ EĞİTİM VE ÖĞRETİM SİSTEMİNİN GÜÇLENDİRİLMESİ PROJESİ)

MEGEP (MESLEKİ EĞİTİM VE ÖĞRETİM SİSTEMİNİN GÜÇLENDİRİLMESİ PROJESİ) T.C. MİLLÎ EĞİTİM BAKANLIĞI MEGEP (MESLEKİ EĞİTİM VE ÖĞRETİM SİSTEMİNİN GÜÇLENDİRİLMESİ PROJESİ) ENDÜSTRİYEL OTOMASYON TEKNOLOJİLERİ ALANI ANKARA 2007 AMAÇ ÖĞRENME FAALİYETİ -13 ENDÜSTRİYEL OTOMASYON TEKNOLOJİLERİ

Detaylı

ÖNDER BİLGİSAYAR KURSU. 3D Studio Max Eğitim İçeriği

ÖNDER BİLGİSAYAR KURSU. 3D Studio Max Eğitim İçeriği ÖNDER BİLGİSAYAR KURSU 3D Studio Max Eğitim İçeriği 3ds Max (daha önceki ismi ile 3D Studio Max), Autodesk tarafından geliştirilen bir 3D modelleme, Görselleştirme ve Animasyon programıdır. MSDOS ortamında

Detaylı

1st TERM Class Code Class Name T A C. Fizik I Physics I Bilgisayar Programlama I (Java) Computer Programming I (Java)

1st TERM Class Code Class Name T A C. Fizik I Physics I Bilgisayar Programlama I (Java) Computer Programming I (Java) Curriculum: Students need to take a total of 128 credits of classes to graduate from the Electrical and Electronics Engineering Undergraduate Program. With 8 credits of classes taught in Turkish and 120

Detaylı

Canon XEED SX800. Özellikler

Canon XEED SX800. Özellikler Canon XEED SX800 Projektörler LCOS teknolojisi ve doğal SXGA+ çözünürlükle, XEED SX800 mükemmel görüntüleri rekabetçi bir fiyatla sunar. Canon un 1,5x zoom lensi esnek yerleşim ve kusursuz görüntü geometrisi

Detaylı

4k ultra HD teknolojisi. Odak noktamız her yerde her ayrıntıyı görmenizi sağlamaktır

4k ultra HD teknolojisi. Odak noktamız her yerde her ayrıntıyı görmenizi sağlamaktır 4k ultra HD teknolojisi Odak noktamız her yerde her ayrıntıyı görmenizi sağlamaktır 2 teknolojisi Her yerde her ayrıntıyı görmenizi sağlıyor Büyük bir alanı kapsamak ve uzun bir mesafeden nesneleri tanımlamak

Detaylı

ÖNDER BİLGİSAYAR KURSU. Microsoft Office Kursu Eğitim İçeriği

ÖNDER BİLGİSAYAR KURSU. Microsoft Office Kursu Eğitim İçeriği ÖNDER BİLGİSAYAR KURSU Microsoft Office Kursu Eğitim İçeriği Microsoft WORD 1. PENCERE ELEMANLARI VE GÖRÜNTÜLEME BİÇİMLERİ 1.1. Genel Bilgiler 1.2. Ekran Görünümleri 1.3. Metin Sınırları ve Basımda Çıkmayan

Detaylı

Akdeniz Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölüm Tanıtımı

Akdeniz Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölüm Tanıtımı Akdeniz Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölüm Tanıtımı cse@akdeniz.edu.tr Antalya, 2015 2 Özet Akdeniz Üniversitesi tanıtım filmi Neden Bilgisayar Mühendisliği Bilgisayar Mühendisi

Detaylı

ArcGIS Viewer for Silverlight (Giriş)

ArcGIS Viewer for Silverlight (Giriş) 18. Esri Kullanıcıları Konferansı 7-8 Ekim 2013 ODTÜ, Ankara Teknik Atölye ArcGIS Viewer for Silverlight (Giriş) Fatih OCAK Erhan YILDIRIM İçerik ArcGIS Viewer for Silverlight Nedir? Öne Çıkan Özellikleri

Detaylı

Hisar Okullarında Bilgisayar Dersi Dilara Vardar 2009 10

Hisar Okullarında Bilgisayar Dersi Dilara Vardar 2009 10 Hisar Okullarında Bilgisayar Dersi Dilara Vardar 2009 10 2.sınıf Çevremdeki Bilgiler Bilgisayarım Renkli Dünyam Yazmaya Başlıyorum Teknoloji ve Ben Resim Yapıyorum Kelimelerin Dünyası Teknolojik Araçlar

Detaylı

PROJEM İSTANBUL ARAŞTIRMA PROJESİ BİLGİSAYARLI GÖRÜ VE SINIFLANDIRMA TEKNİKLERİYLE ARAZİ KULLANIMININ OTOMATİK OLARAK BULUNMASI

PROJEM İSTANBUL ARAŞTIRMA PROJESİ BİLGİSAYARLI GÖRÜ VE SINIFLANDIRMA TEKNİKLERİYLE ARAZİ KULLANIMININ OTOMATİK OLARAK BULUNMASI PROJEM İSTANBUL ARAŞTIRMA PROJESİ BİLGİSAYARLI GÖRÜ VE SINIFLANDIRMA TEKNİKLERİYLE ARAZİ KULLANIMININ OTOMATİK OLARAK BULUNMASI Proje Yüklenicisi: Yeditepe Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi

Detaylı

Çıktı ve Çıkış Aygıtları

Çıktı ve Çıkış Aygıtları Çıktı ve Çıkış Aygıtları 1 Çıktı nedir? Çıktı, kullanıma uygun hale getirilecek şekilde işlenmiş veridir. 2 Çıktı nedir? Çıkış aygıtı, bilgiyi bir veya daha fazla insana aktaran donanım bileşeni tipidir.

Detaylı

Sosyal Ağlar ve Kütüphaneler. Tuba Akbaytürk Çanak

Sosyal Ağlar ve Kütüphaneler. Tuba Akbaytürk Çanak Sosyal Ağlar ve Kütüphaneler Tuba Akbaytürk Çanak Ajanda Web 2.0 Kütüphane 2.0 Sosyal Ağ ğ kavramı Sosyal Ağ Örnekleri Kütüphaneler ve Sosyal Ağlar Web 2.0 nedir? Yeni bir kavramdır, 2004 yılında ortaya

Detaylı

=~ Metodu 92 Karakter Sınıfları 94 sub ve gsub metotları 101 Hızlı Tekrar 102 Kontrol Noktası 103 Düello 106 Sonraki Bölümde 109

=~ Metodu 92 Karakter Sınıfları 94 sub ve gsub metotları 101 Hızlı Tekrar 102 Kontrol Noktası 103 Düello 106 Sonraki Bölümde 109 vii 1 Neden Ruby? 2 Ruby Kurulumu 5 Windows ta Ruby Kurulumu 5 Linux ve Mac OS ta Ruby Kurulumu 6 Doğru Geliştirme Ortamının Seçimi 6 Diğer Ruby Uyarlamaları 9 Örnek Kodlar Hakkında 10 İnternet Adresi

Detaylı

Akdeniz Üniversitesi

Akdeniz Üniversitesi F. Ders Tanıtım Formu Dersin Adı Öğretim Dili Akdeniz Üniversitesi Bilgisayar II Türkçe Dersin Verildiği Düzey Ön Lisans ( ) Lisans (x) Yüksek Lisans( ) Eğitim Öğretim Sistemi Örgün Öğretim (x) Dersin

Detaylı

VERİ MADENCİLİĞİ VE SOSYAL AĞ ANALİZİ ARAŞTIRMA LABORATUVARI

VERİ MADENCİLİĞİ VE SOSYAL AĞ ANALİZİ ARAŞTIRMA LABORATUVARI BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ VERİ MADENCİLİĞİ VE SOSYAL AĞ ANALİZİ ARAŞTIRMA LABORATUVARI 10 Aralık 2011, Cumartesi Fen ve Mühendislik Alanlarındaki Çeşitli Araştırma Projelerinden Örneklemeler İçerik

Detaylı

BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ DOKTORA DERS PROGRAMI (Lisanstan gelenler için)

BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ DOKTORA DERS PROGRAMI (Lisanstan gelenler için) BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ DOKTORA DERS PROGRAMI (Lisanstan gelenler için) HAZIRLIK PROGRAMI COME 27 İleri Nesneye Yönelik Programlama 5 COME 21 Veri Yapıları ve Algoritmalar COME 22 COME 1 COME 1 COME 411

Detaylı

Matematik ve Geometri Eğitiminde Teknoloji Tabanlı Yaklaşımlar

Matematik ve Geometri Eğitiminde Teknoloji Tabanlı Yaklaşımlar Matematik ve Geometri Eğitiminde Teknoloji Tabanlı Yaklaşımlar Dr. Enis Karaarslan Dr. Burçak Boz Dr. Kasım Yıldırım Bilgisayar Mühendisliği Ortaöğretim Fen ve Matematik Sınıf Öğretmenliği Bölümü Alanlar

Detaylı

CBS Arc/Info Kavramları

CBS Arc/Info Kavramları Arc/Info Kavramları Prof.Dr. Emin Zeki BAŞKENT Karadeniz Teknik Üniversitesi Orman Fakültesi (ESRI) Environmental Systems Research Institute Dünyadaki 50 büyük yazılım şirketinden birisidir Pazarın 1/3

Detaylı

HABERLEŞME VE İLETİŞİM TEKNOLOJİSİ

HABERLEŞME VE İLETİŞİM TEKNOLOJİSİ HABERLEŞME VE İLETİŞİM TEKNOLOJİSİ GİRİŞ Haberleşme ve İletişim Teknolojisi HİT, bu alanda önceki yıllara ait bilgilerin devamı ve genişlemiş halidir. Bu derste öğrenciler, bilgisayar ve donanımları (DVD,

Detaylı

1 PHOTOSHOP CC YE GİRİŞ

1 PHOTOSHOP CC YE GİRİŞ İÇİNDEKİLER VII İÇİNDEKİLER 1 PHOTOSHOP CC YE GİRİŞ 1 Photoshop un Tarihçesi 1 Temel Kavramlar 2 Bitmap ve Piksel 2 Çözünürlük 2 Masaüstü Yayıncılık ve Dijital Medyada Çözünürlük 3 Dosya Uzantıları 4 Tercihleri

Detaylı

DSİ kapsamında oluşturulan dağınık durumdaki verilerinin düzenlenmesi, yeniden tasarlanarak tek bir coğrafi veri tabanı ortamında toplanması,

DSİ kapsamında oluşturulan dağınık durumdaki verilerinin düzenlenmesi, yeniden tasarlanarak tek bir coğrafi veri tabanı ortamında toplanması, Projenin Amacı DSİ Genel Müdürlüğünde, Bölge Vaziyet Planı çalışmaları kapsamında üretilen ve mevcut DSİ faaliyetlerini içeren CBS veri setleri ile CBS Veritabanının incelenerek yine mevcut CBS donanım,

Detaylı

Bulanık Mantık Tabanlı Uçak Modeli Tespiti

Bulanık Mantık Tabanlı Uçak Modeli Tespiti Bulanık Mantık Tabanlı Uçak Modeli Tespiti Hüseyin Fidan, Vildan Çınarlı, Muhammed Uysal, Kadriye Filiz Balbal, Ali Özdemir 1, Ayşegül Alaybeyoğlu 2 1 Celal Bayar Üniversitesi, Matematik Bölümü, Manisa

Detaylı

Elena Battini SÖNMEZ Önder ÖZBEK N. Özge ÖZBEK. 2 Şubat 2007

Elena Battini SÖNMEZ Önder ÖZBEK N. Özge ÖZBEK. 2 Şubat 2007 AVUÇ İZİ VE PARMAK İZİNE DAYALI BİR BİYOMETRİK TANIMA SİSTEMİ Elena Battini SÖNMEZ Önder ÖZBEK N. Özge ÖZBEK İstanbul Bilgi Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri 2 Şubat 2007 Biyometrik Biyometrik, kişileri

Detaylı

İşletim Sistemi. BTEP205 - İşletim Sistemleri

İşletim Sistemi. BTEP205 - İşletim Sistemleri İşletim Sistemi 2 İşletim sistemi (Operating System-OS), bilgisayar kullanıcısı ile bilgisayarı oluşturan donanım arasındaki iletişimi sağlayan ve uygulama programlarını çalıştırmaktan sorumlu olan sistem

Detaylı

2013-2014 EĞİTİM ÖĞRETİM MÜNEVVER ÖZTÜRK ORTAOKULU II. DÖNEM BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ VE YAZILIM DERSİ DERS NOTLARI

2013-2014 EĞİTİM ÖĞRETİM MÜNEVVER ÖZTÜRK ORTAOKULU II. DÖNEM BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ VE YAZILIM DERSİ DERS NOTLARI 2013-2014 EĞİTİM ÖĞRETİM MÜNEVVER ÖZTÜRK ORTAOKULU II. DÖNEM BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ VE YAZILIM DERSİ DERS NOTLARI Bilgi BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ VE YAZILIM DERSİ (BTY) Türkiye de orta eğitimde bilgisayar eğitimi,

Detaylı

o Önceden programlanamaz. o Bireysel kullanılamaz. o Hazırlık için süre gereklidir. o Görüntü yüksekliği faktörü

o Önceden programlanamaz. o Bireysel kullanılamaz. o Hazırlık için süre gereklidir. o Görüntü yüksekliği faktörü Tepegöz ÖĞRETĠM ARAÇLARI VE ETKĠLĠ KULLANIMI Bayburt Üniversitesi, Egitim Fakültesi www.sakipkahraman.wordpress.com o Üzerinde hareketli bir parça taşıyan büyük bir kutu olan tepegöz basit bir araçtır.

Detaylı

Google Web Toolkit ile Öğretim Elemanı Otomasyon Sistemi

Google Web Toolkit ile Öğretim Elemanı Otomasyon Sistemi Google Web Toolkit ile Öğretim Elemanı Otomasyon Sistemi Mehmet Karakoç Akdeniz Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri Araştırma ve Uygulama Merkezi 28.11.2014 inet-tr'14 : GWT AUFaculty Project 1 İçerik Giriş

Detaylı

SELÇUK ÜNİVERSİTESİ SEYDİŞEHİR MESLEK YÜKSEKOKULU BİLGİSAYAR TEKNOLOJİLERİ BÖLÜMÜ BİLGİSAYAR PROGRAMCILIĞI PROGRAMI DERS DAĞILIM ÇİZELGESİ (2010)

SELÇUK ÜNİVERSİTESİ SEYDİŞEHİR MESLEK YÜKSEKOKULU BİLGİSAYAR TEKNOLOJİLERİ BÖLÜMÜ BİLGİSAYAR PROGRAMCILIĞI PROGRAMI DERS DAĞILIM ÇİZELGESİ (2010) SELÇUK ÜNİVERSİTESİ SEYDİŞEHİR MESLEK YÜKSEKOKULU BİLGİSAYAR TEKNOLOJİLERİ BÖLÜMÜ BİLGİSAYAR PROGRAMCILIĞI PROGRAMI DERS DAĞILIM ÇİZELGESİ (2010) 1. SINIF GÜZ YARIYILI 6913130 Atatürk İlkeleri ve İnkılap

Detaylı

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ İLERİ SEVİYE EĞİTİMLERİ 3D-SPATİAL ANALİZ ve MODEL BUİLDER

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ İLERİ SEVİYE EĞİTİMLERİ 3D-SPATİAL ANALİZ ve MODEL BUİLDER COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ İLERİ SEVİYE EĞİTİMLERİ 3D-SPATİAL ANALİZ ve MODEL BUİLDER http://facebook.com/esriturkey https://twitter.com/esriturkiye egitim@esriturkey.com.tr Kursun Süresi: 5 Gün 40 Saat

Detaylı